sejongresearch / 2019.spring.ai Goto Github PK

금일 토론을 통해 결정된 사항을 요약하여 올려주세요.

팀 github URL 공유해주세요

• 텀 프로젝트 주제는 팀별로 겹치지 않는 것을 원칙으로 합니다.
• 선착순 원칙을 적용하여 우선권은 먼저 팀을 짜고, 먼저 주제를 밝히는 팀에게 우선권을 부여합니다.
• 따라서, 팀 구성을 마친 팀은 팀 주제도 함께 적어주세요. 여기에 => #3
• A4 한장 짜리 프로포잘은 계획되었던 데드라인에 맞게 4월말에 제출해주시면 됩니다.

과제

아래의 과제2 베이스 코드를 열고, Gradient Descent 함수를 채우시오.

제출 방법

베이스 코드에 Gradient Descent 함수가 채워진 코랩 사본의 링크를 공유설정하여 보내주세요.

여러분 안녕하세요.
3월 둘쨰주 주말 스벅에 앉아서 고민을 하다가, 여러분에게 추천해주고 싶은 동영상이 있어 링크를 공유 해 드립니다. 정자세로 듣지 않으셔도 좋습니다. 대중교통안에서 잠자기 전 가볍게 시청해보세요. 피가되고 살이 될겁니다. 😋

추천 동영상

• 딥러닝 꼭 써야하나요?
• 딥러닝의 실제적용, 튜토리얼과 무엇이 다른가?, (4분부터~)

데드라인: 3월 21일까지

안녕하세요. 컴퓨터공학과 김기홍입니다.

이번 텀프로젝트를 진행할 팀원을 모집합니다.

현재는

컴퓨터공학 김기홍
컴퓨터공학 이가경

이렇게 총 2명이입니다.

김기홍 학생은, 교내 홍보기자로 활동하며 원활한 의사소통 능력을 키우기 위해 노력해 왔습니다. 또한 학업적인 부분에서도 성실히 공부하여 장학금을 받기도 하였습니다.

이가경 학생은, 교내외 해커톤 수상 경력과 다양한 프로젝트 경험으로 팀에 많은 기여를 해줄 것이라 기대합니다.

두 학생 모두 아직 인공지능 툴에 익숙하지 않습니다만, 튼튼한 기본기와 적극적인 자세로 프로젝트에 임할 준비가 되어있습니다. 주제는 팀 구성 후 논의를 거쳐 선정할 예정입니다. 어렵겠지만 같이 공부해나가실 분들은 댓글이나 메일 부탁드립니다.

메일은[email protected] 입니다.

감사합니다.

과제

아래의 과제2 베이스 코드를 열고, Gradient Descent 함수를 채우시오.

제출 방법

베이스 코드에 Gradient Descent 함수가 채워진 코랩 사본의 링크를 공유설정하여 보내주세요.

금일 실습 중간에 텀 프로젝트 팀 배정 마무리를 하겠습니다.
아직 팀에 배정되지 않은 15분! 수업시간에 뵙지요.

아래와 같이 첨부합니다. 확인하시고 문제 있는 학생은 연락주세요.

금일 실습은 1) Learning Rate 설정방법 2) 데이터 정규화유무에 따른 학습 경향성 파악 입니다.
더불어 우리도!! 손글씨 분류해봅시다. :)

아래와 같이 기말 프로젝트 우수팀에 대한 특전을 공지합니다.
물론, 1등과 2등의 특전은 원치 않을 경우 다른팀에게 양도 가능합니다.

1등 팀

• 컴퓨터 비전 Top-tier 학술대회 ICCV 2019 등록비 지원 (팀원전원) &
• 하계인턴십을 통한 기말 프로젝트 연계형 논문 작성 지도 (+국내학회참가비용) or
• 하계인턴십을 통한 기말 프로젝트 연계형 특허 등록 지도 (+국내특허등록비용)

2등 팀

• 하계인턴십을 통한 기말 프로젝트 연계형 논문 작성 지도 (+국내학회참가비용) or
• 하계인턴십을 통한 기말 프로젝트 연계형 특허 등록 지도 (+국내특허등록비용)

해당 팀들의 프로젝트가 연계가 어렵다고 판단되면, 논문 및 특허는 진행하지 않습니다.

선형회귀과제인 배추값 문제에서 체크포인트 불러오는데서 문제 생기신분 혹은 문제 해결하신분 있으신가요?

코드 똑같이 따라하고 체크포인트 저장하는 경로만 변경한 코드인데도 불구하고 체크포인트 로딩시

NotFoundError: Key bias_2 not found in checkpoint
[[{{node save_3/RestoreV2}}]]

에러가 생깁니다... ㅜㅜ 같은 이슈 겪으신 분 없나요?

본인의 뱃지 캡쳐본을 이메일로 보내주세요.
[email protected]

그리고, 이메일 발송에 대한 여부를 본 이슈에 남겨주세요.

안녕하세요. 여러분, 모두 시험들은 마무리 하셨나요?

전 네이버 CTO이자, 전 네이버랩스 대표이신 송창현님께서 최근 CODE42라는 스타트업을 새롭게 시작하셨습니다. 로봇/자동차/드론 등의 자율주행등의 모빌리티 산업에 집중하실 계획입니다.

각자의 관심사는 서로 다르겠지만, 업계에서 어떤 인재를 선호하고 어떤 분야 인재를 찾고 있는지 JD 를 통해 한번 쯤 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

더불어 아직 업계에서 요구하는 연구/개발 테크를 파악하고 있지 못하다면, 더욱 자세히 살펴보시길 바랍니다.
https://jobs.lever.co/code42

여러분은 준비된 인재인가요?

Colab 단점 극복기

Colab의 가장 큰 단점은 한 세션당 6~8시간만 의 사용을 허용한다는 것입니다.
그러나 이러한 단점은 구글 드라이브에 학습 중간중간 결과물을 저장함으로서, 세션이 끊어진다 하더라도 저장했던 중간 결과물(checkpoint)을 로드하여 학습을 이어 갈 수 있다는 것입니다.
이로써, Colab의 가장 큰 단점은 보완가능하네요.

https://medium.com/@mukesh.kumar43585/model-checkpoint-google-colab-and-drive-as-persistent-storage-for-long-training-runs-e35ffa0c33d9

여러분이 Colab을 통해 사용하는 GPU 사양이 궁금하시나요?

와우! 대단하죠? 여러분은 비싼 돈을 주지 않고도 이와 같은 학습가능한 GPU를 사용하고 있는겁니다.
GPU Memory 12G 가 별거 아닌 세상이 왔네요. ㅎㅎ

안녕하세요. 항공우주공학전공 김지원입니다.

이번 텀프로젝트를 진행할 팀원을 모집합니다.

현재는

항공우주공학전공 김지원
무인이동체전공 남현호

이렇게 총 2명이입니다.

저희는 최대한 다양한 학과로 팀원을 구성해 다양한 전공지식이 융합된 프로젝트를 진행하고 싶습니다.

다양한 전공지식을 기반으로 인공지능 텀프로젝트를 함께 수행하실 분들은 댓글이나 메일 부탁드립니다.

메일은[email protected] 입니다.

-------------------------- 현재 모집완료됐습니다.

텀프로젝트 같이 하실 한 분 모집합니다.
현재
이미연-지능기전공학부 스마트기기전공
박준희-지능기전공학부 스마트기기전공
조 원-지능기전공학부 스마트기기전공
한대찬-지능기전공학부 스마트기기전공
있습니다.
관심있으신분
[email protected]으로
연락주시면 감사합니다.
--------------------------마감-------------------------------

강의실이 광개토관 802호에서 이노베이션센터(AI센터) 지하 103호로 변경되었습니다.

이메일 보냈습니다!!

여러분 안녕하세요.

인공지능 수업을 담당하고 있는 최유경 교수입니다.
오늘(19일) 예정된 인공지능 수업은 부득히 휴강합니다.
목요일(21일) 수업에 인공지능을 위한 수학 3편을 마무리 해보도록 하지요.
그럼, 모두 목요일에 만납시다.

최유경 드림

코랩 사용하기

https://zzsza.github.io/data/2018/08/30/google-colab/
제가 서베이 한 곳 중 가장 잘 정리 된 곳이여서 공유합니다.
혹시 여러분도 정리 잘된 곳을 찾으면 본 이슈에 코멘트로 달아주세요.

내용

• 상단 설정
• 구글 드라이브와 Colab 연동
• 구글 드라이브와 로컬 연동
• PyTorch 사용하기
• KoNLPy 설치
• Github 코드를 Colab에서 사용하기
• BigQuery 사용하기
• Matplotlib에서 한글 사용하기
• TensorBoard 사용하기
• JDK 설치하기
• Google Storage에서 파일 읽기
• MNIST on TPU 소스
• Kaggle 연동하기

텀플에 도움될 만한 내용

필독

• 구글 드라이브와 Colab 연동
• Github 코드를 Colab에서 사용하기
• TensorBoard 사용하기

아래의 실습1~4문제를 혼자의 힘으로 해결해 봅시다.

오늘도 수고해 주시는 자원봉사자 조교님들께 감사의 멘트 부탁드립니다.🥳

본 실습자료는 모두의 딥러닝를 활용하였습니다.

시작하기 전 크게 한번 웃어봅시다.

Introducing Google Tulip

3학년, 4학년으로 구성된 인공지능 수업에는 대학원을 고민중일 친구들이 있을지도 모른다는 생각이 들었습니다. 본 동영상 역시 대중교통안에서 잠자기전 가벼운 마음으로 시청해보세요~😛

동국대 홍정모 교수님

• 좋은 엔지니어가 되려면 꼭 대학원에 가야 하나요?

뼈아대

• [대학원 가기전] 대학원은 누가 가는가?
• [대학원 생활중] 대학원 생활은 무엇인가?
• [대학원 졸업후] 대학원 졸업, 그리고 취업

엄태웅연구원님, 최윤섭연구원님, 권창현 교수님

• 작가3인방의 글이 모아진 블로그
• 대학원생때 알았더라면 좋았을 것들, 오프라인 모임

좋은 지도교수

• 대학원과 지도교수 ‘똑똑하게’ 고르는 법

최종 판단은 본인의 몫입니다. 결정을 하기 전에 다양한 의견을 들어보는 것은 좋습니다. 다양한 의견을 들어볼 때 검증된 분들의 의견을 듣는것이 좋을 것이라 생각이 들어 공유합니다.

아래의 결과를 확인하고 싶으신가요?
Colab에서 클릭 몇번으로 확인 할 수 있습니다.
물론 이미 학습된 모델을 사용해서요!!

Colab 코드 보러가기

@ALL 주말에 심심하신 분들...그냥 Colab Run!! 해보세요~

시험장소: 수업강의실,
시험시간: 12:00-13:20
준비물:필기구와 "충전된노트북"

텀 프로젝트 계획서

• 계획서 제출 기한: 4/29 (월) 오후 11시 59분
• 계획서 분량: 최소 A4 1장 (장수가 중요한 것이 아니라 아래의 내용을 담을 것)
• 계획서 내용:
  • 주제 선정의 이유,
  • 팀원간 명확한 역할 분담,
  • 프로젝트를 통한 예상 결과물,
  • 프로젝트에 사용할 데이터 셋,
  • 기존 연구/개발 조사 결과 등의 내용을 포함
• 추가사항: 공동작업할 github repository를 생성하여 URL 제출

기타 관련 질문은 본 이슈에 댓글로 달아주시길 바랍니다.

배추 가격 예측하는 AI머신 만들기

아래의 코드는 바로 실행되지 않습니다. 반드시 ?? 부분을 직접 채우셔야 합니다.

• 학습용코드
• 예측용코드

본 과제를 통해 익히고자 하는 내용

셀프 체크 리스트

• 텐서플로우를 이용한 선형 회귀 문제 푸는 법
• 텐서플로우로 파일 로드 하는 법 확인하기
• 텐서플로우로 학습 모델 저장하는 법 확인하기
• 텐서플로우로 학습한 모델 로드하는 법 확인하기

과제 수행 방법

• Colab 사본을 만들어 본인의 구글 드라이브에 저장합니다.
• 학습용코드와 예측용코드에 ?? 로 설정된 부분에 코드를 채웁니다.
• 학습용코드를 통해 모델 학습을 진행합니다.
• 예측용코드를 실행하며, 아래의 평균 온도, 최저 온도, 최고 온도, 강수량을 입력하여 얻은 배추가격을 메일로 보냅니다.

평균 온도: -2.7
최저 온도: -6.6
최고 온도: 2.0
강수량: 0.1
[당신이 얻은 정답은?]

과제 제출 방법

• 이메일을 통해 제출할 내용
  • 완성된 코드 2개
  • 예상되는 배추 가격

퀴즈 공지

• 본 코드를 기준으로 실습 퀴즈가 진행됨을 미리 알려드립니다.
• 과제를 통한 코드 이해 꼭! 부탁드립니다.

마감일 지켜서 제출해주세요.

• 시험시간 80분 (12:00-13:20)
• 총 6문제
• 이론: 5문제 (70점)
  • 별도의 답안지를 통해 손으로 풉니다.
• 실습: 1문제 (100점 + @최대30점)
• 코멘트
  • 입력데이터에 대한 코드만 제공
  • 기타 나머지는 본인이 직접 코딩할 수 있도록 연습해야 함
• 필참: 개인노트북 지참

시험관련 질문은 본 이슈로 가능

(1시간마다 이슈 확인 예정)

이메일을 통한 발송

중간고사 시험 점수가 개인 이메일로 발송되었습니다.
확인해 보시기 바랍니다.

채점 과정에서 적용된 실기시험 부분점수 기준은 아래와 같습니다.

• 제출시 정확도 성능 결과를 보지 못했으나 코드에 오류가 없어, 채점자가 재 실행시 오류없이 동작한다면 실기 점수 모두 인정 (단, 정확도에 따른 가산점 부여 대상자 제외)
• 입출력에 어려움이 잆거나 사소한 문법오류(1~2개)로 실행 결과를 보지 못한 학생 부분 점수 50점 인정, (단, 실행결과 성능이 높은 경우)
• 문법 오류(1~2개)로 실행 결과를 보지 못한 학생 부분 점수 40점 인정
• 문법 오류(3~4개)로 실행결과를 보지 못한 학생 부분 점수 10점 인정
• 기타 0점 처리

이의 신청

• 4월 30일(화) 오후 8시까지, 이메일 문의

관심있는 친구들의 참석 부탁드립니다.

1. 학습법특강 취지

○ 학습의 효과성을 높이기 위한 방법적 전략의 습득 기회를 제공함

2. 주제 및 일정

1. 당신의 나쁜 생활습관을 탈탈 털어주는 "목표설정 및 시간관리"
   ○ 1차 : 3/28(목)_목표설정 및 자기관리
   ○ 2차 : 4/4(목)_시간관리 전략

   • 시간 : 오후 3~5시(2hr)
   • 장소 : 군자관 312호
   • 특강 : 박성길 코치(청년리더십센터)

2. 이것만 알면 쉽다! 단 2회로 마스터하는 "영어 프레젠테이션"
   ○ 3차 : 5/22(수)_Introduction & Body, 3의 법칙 등
   ○ 4차 : 5/29(수)_효과적인 Conclusion, Q&A 대처 노하우

   • 시간 : 오후 5~7시(2hr)
   • 장소 : 광개토관 109호
   • 특강 : 김양래 대표(English Presentation Space)

3. 신청방법 : 세종대학교 홈페이지 공지사항 또는 아래 URL 클릭

https://goo.gl/forms/sl6iW5wi6z6flWJB3
(※ 단체 참석을 원하실 경우 강의 자료 등 특강 준비가 원활하게 이뤄질 수 있도록 최소 3일 전까지 반드시 사전 신청을 부탁드립니다.)

4. 참여혜택

○ 비교과 마일리지 50점 부여(회당)
○ 간식 제공

5. 주관 및 문의

○ 세종대학교 교수학습개발센터 (담당자 변혜진 연구원)
○ 02) 3408-3341 / [email protected]

교수학습개발센터장

텀 프로젝트 주제 선정 완료

모든 팀이 텀 프로젝트 주제 선정을 마무리 했습니다.
가제로 잡혀 있는 방향을 좀 더 구체화 하여 풀어 쓰셔도 됩니다.
예를들어 랜드마트 분류기 팀의 경우 금일 세종대학교와 세종대 인근 랜드마크 분류기로 명시하였네요. 아주 좋습니다.

팀 github URL 공유해주세요

여러분이 읽어보면 좋을 것 같은 글을 공유합니다.

아티클 보기

• pyimagesearch

꼭 Colab 만 사용해야 하나요?

• 개발환경 구축에 익숙하지 않은 친구들은 코랩을 사용하세요. 여러분의 삽질 시간을 줄여줍니다.

개인 노트북에 개발환경 구축해서 사용하고 싶습니다. 괜찮나요?

• 네, 본인의 노트북에 개발환경을 구축해서 사용하셔도 좋습니다.
• 그러나 그에 따른 예외사항은 본인이 직접 해결하셔야 합니다.

실습 수업 환경 구성하기

1. 구글 Browser 크롬 설치
2. 구글 로그인 (계정이 있어야 사용 가능)
3. Colab 사용
   https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
4. 파일 => 새 Python3 노트
5. 실습 시작

실습 코드

• 실습1 예제

위의 구성에 어려움이 있는 친구는 이슈로 남겨주세요.

마감시간: 2019년 3월 18일 까지

과제1, 과제2 제출명단 나왔습니다.
확인하시고 문제 있으면 말씀하세요.

이번 제목도 자극적이네요.
하지만 결국 우리가 어떻게 확률을 높일 수 있는가? 의 관점에서 보시죠

어떻게 성공할 확률이 높일 수 있는가?

• 좋은 정보를 주고 받는 네트워크 안에 있으면 좋은 기회를 잡을 확률이 높다.
• 내가 하고자 하는 영역의 이해관계자들로부터 신뢰를 얻을 확률이 높다.

https://www.youtube.com/watch?v=1KYSVTuMiy0

17011820 송민주

colab에서 실습 하실 때

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

작성하시고 실습 하시면 됩니다.

팀 프로젝트 명단 정보

우리는 어떤 기업에서 일할 것인가!

밀레니엄 세대를 위한 기업문화란?

• https://www.youtube.com/watch?v=82W9lBFT0-c

@ALL 여러분 모두가 좋은 기업문화를 가진 유니콘 기업에서 일하는 그날을 기대해 봅니다.

여러분, 안녕하세요.
지난 주 인공지능 조교 지원이 마무리 되었습니다.
지원한 학생은 총 5인으로 김지원, 남현호, 이동훈, 조원, 한대찬 입니다.
혹, 누락된 분이 있다면 이메일로 연락주세요.

팀은 4명으로 구성해도 되나요?

• 4~5명이 표준입니다.
• 몇몇 팀은 4명으로 구성하셔도 됩니다. 일단 4명이 모이셨으면 알려주세요.

텀 프로젝트 가이드 라인이 있나요?

• 주제만 맞으면 됩니다. 주제는 "분류기" 만들기 입니다.
• 어떤 분류기를 만드셔도 좋습니다.
• 분류기를 만드는데 필요하면, 각종 데이터 가공 및 각종 라이브러리 사용 모두 허용됩니다.
• 물체검출을 위한 SSD, Yolo 사용되나요? 네 가능합니다.

텀 프로젝트 결과물은 어떻게 제출되나요?

• 코드와 리포트로 제출됩니다.
• 리포트는 영문 혹은 국문으로 제출하시면 되나, 템플릿이 제공됩니다.
• Two Column 6장~8장으로 작성하시면 됩니다.
• 스탠포드 수업에서 텀 프로젝트 리포트 작성된 예시를 공유드리오니 참고하세요.
  • http://cs231n.stanford.edu/2017/reports.html

GPU지원 해주시나요?

• 주제에 따라서 GPU가 반드시 필요하다고 교수님의 판단이 들경우 제공해 드릴 예정이며 수요조사도 할 예정입니다.
• GPU서버는 카카오브레인에서 지원해주실 예정입니다.

필요하시분들 확인하세요.

• Terry 의 머신러닝에 대한 매우 쉬운 설명!!
  https://www.youtube.com/watch?v=mqaATsYP6j0

좋네요 ㅎ

제목부터 자극적인가요! 하지만, 사실을 직면하고 자극이 필요하신 분이 있다면 한번 쯤 들어보세요.

뼈아대

• 당신이 뽑히지 않은 이유?!